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문서 문맥정보를 고려하는 상황기반 추천 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019034629
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 프로세서에 의해 수행되는 상황기반 추천 방법이 개시된다. 사용자 학습변수와 품목 문서정보 관측변수 및 문맥 학습변수가 반영된 품목 학습변수로부터 사용자-품목 평점정보 관측변수를 획득하는 단계; 사용자-품목 평점정보 관측변수를 통해 산출된 평점 예측도를 기반으로 추천 서비스를 제공하는 단계를 포함한다. 따라서, 품목의 문서 문맥정보를 고려하여 보다 신뢰할 수 있는 추천 서비스가 제공될 수 있다.
Int. CL G06Q 30/02 (2012.01.01) G06F 17/27 (2006.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06Q 30/0254(2013.01) G06Q 30/0254(2013.01) G06Q 30/0254(2013.01) G06Q 30/0254(2013.01) G06Q 30/0254(2013.01) G06Q 30/0254(2013.01)
출원번호/일자 1020170002890 (2017.01.09)
출원인 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1877161-0000 (2018.07.04)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180710) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.01.09)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유환조 대한민국 경상북도 포항시 남구
2 오진오 대한민국 전라남도 해남군
3 박찬영 대한민국 경기도 성남시 분당구
4 김동현 대한민국 경상남도 진주시 진주

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.01.09 수리 (Accepted) 1-1-2017-0024105-37
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.03.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.12.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0185065-00
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.12.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0897077-24
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.02.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0176104-02
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.02.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0176124-15
7 등록결정서
Decision to grant		 2018.06.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0426969-56
8 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.09.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-0914483-91
9 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.09.17 수리 (Accepted) 1-1-2018-0922250-03
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.20 수리 (Accepted) 4-1-2019-5243581-27
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5245997-53
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5247115-68
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
프로세서에 의해 수행되는 상황기반 추천 방법으로서,상품의 정보가 포함된 문서의 정보를 지시하는 문서정보 관측변수 및 상기 문서의 문맥정보 파악을 위해 사용되는 문맥 학습변수가 반영된 품목 학습변수를 획득하는 단계;상품을 구매한 사용자의 정보를 지시하는 사용자 학습변수와 상기 품목 학습변수로부터 상기 사용자와 품목 간의 평점정보 관계를 지시하는 사용자-품목 평점정보 관측변수를 획득하는 단계;상기 사용자-품목 평점정보 관측변수를 통해 각 상품 별 예상 평가 점수를 지시하는 평점 예측도를 산출하는 단계; 및상기 산출된 평점 예측도를 기반으로 추천 서비스를 제공하는 단계를 포함하고,상기 품목 학습변수를 획득하는 단계는,상기 문서정보 관측변수 및 상기 문맥 학습변수를 포함하는 인공신경망이 원본 문서를 숫자 행렬로 변형하는 단계;상기 숫자 행렬에서 문맥특징을 추출하는 단계;상기 문맥특징 중 대표 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 대표 데이터를 이용해 품목 학습변수를 획득하는 단계를 포함하는, 상황기반 추천 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 품목 학습변수는 상기 문서정보 관측변수 및 상기 문맥 학습변수를 기초로 일 방향 함수를 지시하는 피드포워드(feed-forward) 기법을 통해 획득되는, 상황기반 추천 방법
3 3
청구항 1에 있어서,상기 품목 학습변수는 상기 문맥 학습변수로부터 아웃풋의 차이를 비교하는 오차역전파법(back propagation algorithm)을 통해 미리 정해진 기준보다 낮은 오류값을 갖도록 설정되는, 상황기반 추천 방법
4 4
청구항 1에 있어서,상기 추천 서비스는 상기 산출된 평점 예측도가 미리 설정된 임계값을 초과하면 제공되는, 상황기반 추천 방법
5 5
청구항 1에 있어서,상기 사용자 학습변수 및 상기 품목 학습변수 각각은 최대 사후 확률을 통해 획득된 손실함수(optimization function)를 최소화 하는 좌표감소법(coordinate descent)을 이용하여 획득되는, 상황기반 추천 방법
6 6
삭제
7 7
청구항 1에 있어서,상기 평점 예측도는 상기 사용자 학습변수와 상기 품목 학습변수에 기초하여 생성된 확률 그래프 모델을 통해 산출되는, 상황기반 추천 방법
8 8
상황기반 추천 장치로서,프로세서(processor); 및 상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리(memory)를 포함하고,상기 적어도 하나의 명령은,상품의 정보가 포함된 문서의 정보를 지시하는 문서정보 관측변수 및 상기 문서의 문맥정보 파악을 위해 사용되는 문맥 학습변수가 반영된 품목 학습변수를 획득하고,상품을 구매한 사용자의 정보를 지시하는 사용자 학습변수와 상기 품목 학습변수로부터 상기 사용자와 품목 간의 평점정보 관계를 지시하는 사용자-품목 평점정보 관측변수를 획득하고,상기 사용자-품목 평점정보 관측변수를 통해 각 상품 별 예상 평가 점수를 지시하는 평점 예측도를 산출하고, 그리고상기 산출된 평점 예측도를 기반으로 추천 서비스를 제공하도록 실행되고,상기 품목 학습변수를 획득하는 경우,상기 적어도 하나의 명령은,상기 문서정보 관측변수 및 상기 문맥 학습변수를 포함하는 인공신경망이 원본 문서를 숫자 행렬로 변형하고,상기 숫자 행렬에서 문맥특징을 추출하고,상기 문맥특징 중 대표 데이터를 획득하고, 그리고상기 대표 데이터를 이용해 품목 학습변수를 획득하도록 실행되는, 상황기반 추천 장치
9 9
청구항 8에 있어서,상기 품목 학습변수는 상기 문서정보 관측변수 및 상기 문맥 학습변수를 기초로 일 방향 함수를 지시하는 피드포워드(feed-forward) 기법을 통해 획득되는, 상황기반 추천 장치
10 10
청구항 8에 있어서,상기 품목 학습변수는 상기 문맥 학습변수로부터 아웃풋의 차이를 비교하는 오차역전파법(back propagation algorithm)을 통해 미리 정해진 기준보다 낮은 오류값을 갖도록 설정되는, 상황기반 추천 장치
11 11
청구항 8에 있어서,상기 추천 서비스는 상기 산출된 평점 예측도가 미리 설정된 임계값을 초과하면 제공되는, 상황기반 추천 장치
12 12
청구항 8에 있어서,상기 사용자 학습변수 및 상기 품목 학습변수 각각은 최대 사후 확률을 통해 획득된 손실함수(optimization function)를 최소화 하는 좌표감소법(coordinate descent)을 이용하여 획득되는, 상황기반 추천 장치
13 13
삭제
14 14
청구항 8에 있어서,상기 평점 예측도는 상기 사용자 학습변수와 상기 품목 학습변수에 기초하여 생성된 확률 그래프 모델을 통해 산출되는, 상황기반 추천 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 포항공과대학교 산학협력단 산업원천기술개발사업(정보통신) 인간 수준의 평생 기계학습 SW 기초 연구(기계학습연구센터)
2 미래창조과학부 포항공과대학교 산학협력단 차세대정보컴퓨팅기술개발사업 비정형 빅 데이터 분석 및 개인화 기술 개발
3 산업통상자원부 경희대학교 산학협력단 서비스산업융합고도화기술개발 퍼스널 빅데이터를 활용한 마이닝마인즈 핵심기술 개발